技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于DGSOM神经模型的RatSLAM算法研究，涉及仿生学、神经网络与机器视觉领域，利用鼠类模型的海马神经细胞进行空间定位，融合提出的DGSOM神经网络构建出一种新的仿生导航模型，通过减少视觉细胞的数量降低系统的复杂度；更早的进行场景重定位使系统在闭环检测方面具有更好的实时性能；优化了闭环检测的匹配效果，其准确率、召回率及F1值均有所改进，DGSOM+RatSLAM的准确率、召回率及F1值分别达94.74％、86.88％和90.64％，融入高斯噪声下的改进模型Gauss‑DGSOM+RatSLAM的准确率、召回率及F1值分别达86.70％、80.25％、83.35％。
技术研发人员：许曈;陈孟元;凌有铸
受保护的技术使用者：安徽工程大学
技术研发日：2017.04.28
技术公布日：2017.09.01